uo;芯片到系统的完整设计链路”，全面迎接AI硬件设施的设计挑战。

国产EDA中，推荐大家多了解芯和半导体，他们一直以来在Chiplet、封装、系统等领域的耕耘，以及在多物理场仿真分析方面的雄厚积累，使得他们在拉通“从芯片到系统全栈EDA”方面具有先发优势。面对AI芯片级的Chiplet先进封装设计平台，芯和刚刚在中国工业博览会上拿下了CIIF大奖；针对AI节点级Scale-Up的需求，它们的封装PCB设计仿真全流程过去十年在国内服务了不下百家的高速系统设计用户；而在赋能AI集群级Scale-Out设计方面，芯和STCO集成系统仿真平台加入了散热、电源分配网络等众多的多物理分析场景，保障算力从芯片到集群一直在线。



AI+EDA

AI不仅推动包括EDA在内的半导体产业的深刻变革，同时也赋能和重构EDA。传统的以规则驱动和工艺约束为核心的设计方法，已经无法满足多芯片协同、系统级优化和多物理场耦合带来的挑战。AI技术的引入，为EDA开辟了全新的发展路径：从电路设计到封装布局，从信号通道优化到系统级电-热-应力协同仿真，AI正在通过学习与推理能力大幅提升设计效率、缩短验证周期。

我们看到的另一个大趋势是随着AI大模型的深入发展，国际EDA正在加紧将AI融入到EDA的设计流程中。最近一年，我们已经看到不少案例，包括Cadence与英伟达深度合作，将其Blackwell架构直接集成到EDA工程与科学解决方案中，显著提升了芯片设计和仿真的效率；新思科技推出DSO.ai，通过强化学习自动探索设计空间，优化PPA（功耗、性能、面积），在Intel 18A和台积电N2/A16工艺中实现10%~15%的能效提升。由于AI技术迭代速度飞快，国内EDA在这波AI浪潮中如果不积极躬身入局，将很快形成代际劣势。

所幸，我们看到像芯和半导体等国内EDA已经开始将DeepSeek等国产AI大模型融入到开发流程中，真正践行仿真驱动设计的理念。芯和自主研发的XAI多智能体平台已经贯穿到芯片到系统的全栈EDA，从建模、设计、仿真、优化等多个方面赋能EDA，从传统的“规则驱动设计”演进为“数据驱动设计”，大大提高的设计效率。



2025芯和半导体用户大会


=*=*=*=*=*=
当前为第2/3页
下一页-上一页-
=*=*=*=*=*=
返回新闻列表
返回网站首页